AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn addition, we also note that the proposed approach has a potential to be used for larger real-life exam scheduling problems.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study presents a clustering and binary goal programming-based approach to create a balanced-exam schedule. The aim of the study is to create a balanced-exam schedule in terms of person workloads to achieve a certain level of satisfaction for students and professors. We first propose Ward’s method and k-means clustering algorithm for criticality level identification using credits, success ratios and types of classes. A goal programming model is then used to create an exam schedule using the criticality levels and other problem constraints. Proposed approach is illustrated with a real-life case study. We compare the exam schedule produced by the proposed approach with the real-life exam schedule. It is noted that a balanced-exam schedule is produced by our approach where the criticality levels of exams are considered. In addition, we also note that the proposed approach has a potential to be used for larger real-life exam scheduling problems.
Özet
Bu çalışma, dengeli bir sınav programı oluşturmak için kümeleme ve hedef programlama tabanlı bir yaklaşım sunmaktadır. Çalışmada, kişisel iş yükü açısından öğrencileri ve öğretim üyelerini belirli bir düzeyde memnun edecek, dengeli bir sınav programı oluşturmak amaçlanmaktadır. Bu kapsamında öncelikle, derslerin kredisi, başarı oranı ve türü olmak üzere üç parametre kullanılarak sınav kritiklik seviyelerinin belirlenmesi için k-ortalamalar kümeleme algoritması önerilmektedir. Daha sonra, belirlenen kritiklik seviyeleri ve diğer problem kısıtları dikkate alınarak bir hedef programlama modeli ile sınav çizelgesi oluşturulmaktadır. Önerilen yaklaşım, bir gerçek hayat problemi üzerinde örneklendirilmiştir. Yaklaşım sonucu oluşturulan çizelge, gerçek hayatta oluşturulan çizelge ile karşılaştırıldığında, sınavların kritiklik seviyelerini de dikkate alan dengeli bir sınav çizelgesinin oluşturulduğu görülmektedir. Buna ek olarak, önerilen yaklaşımın daha büyük boyutlu gerçek hayat problemlerinde de kullanılma potansiyeli bulunmaktadır.